AIKitchen proporciona un kit de herramientas en Python amigable para desarrolladores, que permite componer agentes de IA como bloques modulares. En su núcleo, ofrece definiciones de pipelines con etapas para preprocesamiento, invocación de LLM, ejecución de herramientas y recuperación de memoria. La integración con proveedores de LLM populares ofrece flexibilidad, mientras que los almacenes de memoria incorporados rastrean el contexto de la conversación. Los desarrolladores pueden incorporar tareas personalizadas, aprovechar la generación aumentada por recuperación para acceso al conocimiento y recopilar métricas estandarizadas para monitorear el rendimiento. También incluye capacidades de orquestación de flujos de trabajo, soportando flujos secuenciales y condicionales entre múltiples agentes. Con su arquitectura de plugins, AIKitchen simplifica el desarrollo end-to-end de agentes, desde el prototipado de ideas de investigación hasta el despliegue en entornos productivos de trabajadores digitales escalables.

CAMEL-AI es un marco basado en Python que permite a desarrolladores e investigadores construir, configurar y hacer correr múltiples agentes de IA autónomos alimentados por LLMs. Ofrece soporte integrado para generación aumentada por recuperación (RAG), uso de herramientas externas, comunicación entre agentes, gestión de memoria y estado, y programación. Con componentes modulares y fácil integración, los equipos pueden prototipar sistemas multi-agente complejos, automatizar flujos de trabajo y escalar experimentos en diferentes backends de LLM.

CompliantLLM permite a las empresas una solución integral de cumplimiento para implementaciones de grandes modelos de lenguaje. Al integrar el SDK o el gateway API de CompliantLLM, todas las interacciones LLM son interceptadas y evaluadas según políticas definidas por el usuario, incluyendo reglas de privacidad de datos, regulaciones específicas del sector y estándares de gobernanza corporativa. La información sensible se redacción o enmascara automáticamente, asegurando que los datos protegidos nunca abandonen la organización. La plataforma genera registros de auditoría inmutables y dashboards visuales que permiten a los responsables de cumplimiento y seguridad monitorear patrones de uso, investigar posibles violaciones y producir informes de cumplimiento detallados. Con plantillas de políticas personalizables y control de acceso basado en roles, CompliantLLM simplifica la gestión de políticas, acelera la preparación para auditorías y reduce el riesgo de incumplimiento en flujos de trabajo de IA.

llm-reader proporciona una interfaz de línea de comandos que procesa diversos documentos—PDFs, presentaciones, Markdown y HTML—desde archivos locales o URLs. Al proporcionar un documento, extrae texto, lo divide en fragmentos semánticos y crea un almacén vectorial basado en incrustaciones. Usando su LLM configurado (OpenAI u otra opción), los usuarios pueden hacer consultas en lenguaje natural, recibir respuestas concisas, resúmenes detallados o aclaraciones de seguimiento. Soporta exportar el historial del chat, informes de resumen y funciona sin conexión para la extracción de texto. Con almacenamiento en caché y multiprocesamiento incorporados, llm-reader acelera la recuperación de información de documentos extensos, permitiendo a desarrolladores, investigadores y analistas localizar rápidamente conocimientos sin revisión manual.

MCP Context Forge permite a los desarrolladores definir múltiples canales como texto, código, embeddings y metadatos personalizados, y orquestarlos en ventanas de contexto cohesivas para los agentes de IA. Gracias a su arquitectura de canalización, automatiza la segmentación de datos de origen, los enriquece con anotaciones y fusiona canales según estrategias configurables como ponderación de prioridad o poda dinámica. El marco admite gestión adaptativa de la longitud del contexto, generación aumentada por recuperación y una integración perfecta con IBM Watson y LLM de terceros, asegurando que los agentes de IA accedan a un contexto relevante, conciso y actualizado. Esto mejora el rendimiento en tareas como IA conversacional, preguntas y respuestas en documentos y resumen automatizado.

CogAgent es una biblioteca en Python orientada a la investigación, diseñada para agilizar el desarrollo de agentes de IA. Proporciona módulos principales para la gestión de memoria, planificación y razonamiento, integración de herramientas y APIs, y ejecución en cadena de pensamiento. Con una arquitectura altamente modular, los usuarios pueden definir herramientas personalizadas, almacenes de memoria y políticas de agentes para crear chatbots conversacionales, planificadores de tareas autónomos y scripts de automatización de flujo de trabajo. CogAgent soporta la integración con modelos de lenguaje populares como OpenAI GPT y Meta LLaMA, permitiendo a investigadores y desarrolladores experimentar, ampliar y escalar sus agentes inteligentes para diversas aplicaciones del mundo real.

LLaVA-Plus se basa en fundamentos líderes en visión y lenguaje para ofrecer un agente capaz de interpretar y razonar sobre múltiples imágenes simultáneamente. Integra aprendizaje por ensamblaje y planificación en visión y lenguaje para realizar tareas complejas como respuestas visuales a preguntas, resolución de problemas paso a paso y flujos de inferencia en varias etapas. El marco ofrece una arquitectura modular de plugins para conectar con varios backends LLM, permitiendo estrategias personalizadas de prompts y explicaciones en cadena de pensamiento dinámicas. Los usuarios pueden desplegar LLaVA-Plus localmente o a través de la demo web alojada, cargando imágenes únicas o múltiples, haciendo consultas en lenguaje natural y recibiendo respuestas explicativas enriquecidas junto con pasos de planificación. Su diseño extensible soporta prototipado rápido de aplicaciones multimodales, siendo una plataforma ideal para investigación, educación y soluciones de visión y lenguaje de nivel productivo.